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com.jchanghong.core.util.IdUtil Maven / Gradle / Ivy

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package com.jchanghong.core.util;

import com.jchanghong.core.lang.ObjectId;
import com.jchanghong.core.lang.Singleton;
import com.jchanghong.core.lang.Snowflake;
import com.jchanghong.core.lang.UUID;

/**
 * ID生成器工具类,此工具类中主要封装:
 *
 * 
 * 1. 唯一性ID生成器:UUID、ObjectId(MongoDB)、Snowflake
 * 
* *

* ID相关文章见:http://calvin1978.blogcn.com/articles/uuid.html * * @author looly * @since 4.1.13 */ public class IdUtil { // ------------------------------------------------------------------- UUID /** * 获取随机UUID * * @return 随机UUID */ public static String randomUUID() { return UUID.randomUUID().toString(); } /** * 简化的UUID,去掉了横线 * * @return 简化的UUID,去掉了横线 */ public static String simpleUUID() { return UUID.randomUUID().toString(true); } /** * 获取随机UUID,使用性能更好的ThreadLocalRandom生成UUID * * @return 随机UUID * @since 4.1.19 */ public static String fastUUID() { return UUID.fastUUID().toString(); } /** * 简化的UUID,去掉了横线,使用性能更好的ThreadLocalRandom生成UUID * * @return 简化的UUID,去掉了横线 * @since 4.1.19 */ public static String fastSimpleUUID() { return UUID.fastUUID().toString(true); } /** * 创建MongoDB ID生成策略实现
* ObjectId由以下几部分组成: * *

	 * 1. Time 时间戳。
	 * 2. Machine 所在主机的唯一标识符,一般是机器主机名的散列值。
	 * 3. PID 进程ID。确保同一机器中不冲突
	 * 4. INC 自增计数器。确保同一秒内产生objectId的唯一性。
	 * 
*

* 参考:http://blog.csdn.net/qxc1281/article/details/54021882 * * @return ObjectId */ public static String objectId() { return ObjectId.next(); } /** * 创建Twitter的Snowflake 算法生成器。 *

* 特别注意:此方法调用后会创建独立的{@link Snowflake}对象,每个独立的对象ID不互斥,会导致ID重复,请自行保证单例! *

* 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。 * *

* snowflake的结构如下(每部分用-分开):
* *

	 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
	 * 
*

* 第一位为未使用,接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)
* 然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点)
* 最后12位是毫秒内的计数(12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号) * *

* 参考:http://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html * * @param workerId 终端ID * @param datacenterId 数据中心ID * @return {@link Snowflake} */ public static Snowflake createSnowflake(long workerId, long datacenterId) { return new Snowflake(workerId, datacenterId); } /** * 获取单例的Twitter的Snowflake 算法生成器对象
* 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。 * *

* snowflake的结构如下(每部分用-分开):
* *

	 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
	 * 
*

* 第一位为未使用,接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)
* 然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点)
* 最后12位是毫秒内的计数(12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号) * *

* 参考:http://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html * * @param workerId 终端ID * @param datacenterId 数据中心ID * @return {@link Snowflake} * @since 4.5.9 */ public static Snowflake getSnowflake(long workerId, long datacenterId) { return Singleton.get(Snowflake.class, workerId, datacenterId); } }





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